大模型进阶面试题

大模型进阶面试题

大模型进阶面试题：训练细节、应用挑战与安全实践

1. 预训练数据处理

问题：大模型预训练中，为何需要对文本数据进行去重、清洗和质量过滤？请列举 3 种关键的数据清洗策略，并说明其对模型性能的影响。

答案：

预训练数据质量直接决定模型性能，低质量数据（如重复文本、噪声内容）会导致模型过拟合无效模式，降低泛化能力。关键清洗策略包括：

• 重复数据去除：通过 MinHash 或 SimHash 算法识别重复片段（如阈值设为 80% 相似度），避免模型过度学习高频噪声（如网页模板文本）。实验显示，去重可使模型在 GLUE 基准上提升 2-3% 准确率。

• 低质量内容过滤：基于 perplexity 评分筛选文本，保留模型预测难度适中的内容（如过滤 perplexity > 1000 的无意义字符序列），确保数据携带有效语义信息。

• 多源数据融合：对书籍、网页、代码等不同来源数据按比例混合（如 GPT-3 采用书籍：网页 = 3:7），平衡专业性与通用性，避免领域偏见。

这些策略能显著提升模型的语义理解能力，减少生成错误信息的概率。

2. 模型压缩技术

问题：对比知识蒸馏（KD）、量化（Quantization）、剪枝（Pruning）在大模型压缩中的适用场景，说明如何将 70B 参数的 Llama 2 压缩至可在手机端运行的模型？

答案：

• KD：通过教师模型（大模型）指导学生模型（小模型）学习，保留知识但需额外训练成本，适合精度要求高的场景（如医疗问答）。

• 量化：将 FP16 权重转为 INT8/INT4，直接减少显存占用（INT4 可压缩 4 倍），实现简单但可能损失精度，适合推理速度优先的场景。

• 剪枝：移除冗余参数（如注意力权重接近 0 的 Head），减少计算量但需重新训练稳定模型，适合资源极度受限的场景。

手机端压缩方案：采用 “量化 + 蒸馏 + 剪枝” 三级优化：

1. 先通过知识蒸馏，用 70B 模型指导 13B 模型学习关键特征；

2. 对 13B 模型进行结构化剪枝，移除 20% 冗余注意力头和 FFN 层；

3. 最终量化为 INT4 精度，结合模型分片技术（将模型拆分为 NPU 可加载的小块），使模型在手机端（如 8GB 内存设备）实现实时推理，精度损失控制在 5% 以内。

3. 长文本处理技术

问题：解释滑动窗口注意力（Sliding Window Attention）与循环注意力（Recurrent Attention）的原理，说明如何让大模型支持 100 万 Token 的超长上下文？

答案：

• 滑动窗口注意力：限制每个 Token 仅关注前 k 个 Token（如 k=4096），通过滑动窗口覆盖长文本，计算复杂度为 O (nk)，适合线性结构文本（如小说）。

• 循环注意力：将文本分块处理，每块生成 “总结向量” 传递给下一块，模拟人类阅读的记忆机制，复杂度为 O (n)，但可能丢失远距离依赖。

百万 Token 支持方案：

• 混合窗口机制：对近期文本用滑动窗口（如前 16k Token），对历史文本用稀疏注意力（每 1000 Token 采样 1 个关键 Token），平衡精度与效率。

• KVCache 分层存储：将近期 KVCache 存于显存，远期存于内存 / SSD，通过注意力重计算（Recomputation）动态加载历史信息，避免显存爆炸。

• 动态上下文压缩：用模型自身总结长文本为 “浓缩向量”，仅保留关键信息（如摘要 + 关键词），在生成时通过检索机制召回细节，实现伪超长上下文。

4. 多模态模型架构

问题：对比 CLIP 的 “双编码器” 架构与 FLAVA 的 “单编码器” 架构，说明多模态模型如何实现跨模态语义对齐？

答案：

• CLIP 双编码器：文本与图像分别通过独立编码器生成特征向量，训练时最大化匹配对（文本 - 图像）的余弦相似度，结构简单但跨模态交互弱，适合检索任务。

• FLAVA 单编码器：文本与图像特征在编码过程中通过交叉注意力层交互（如文本 Token 关注图像区域），能捕捉细粒度关联，但训练复杂度更高，适合生成任务（如图文创作）。

跨模态对齐核心机制：

1. 对比学习：通过 InfoNCE 损失函数，使匹配的文本 - 图像对特征距离小于负样本（如 CLIP 的温度参数 τ=0.07 控制相似度分布）。

2. 跨模态注意力：在编码器中间层加入 “文本→图像” 和 “图像→文本” 注意力，强制模型学习模态间的语义映射（如 “红色” 对应 RGB 值 (255,0,0)）。

3. 共享嵌入空间：将文本 Token 与图像 Patch 映射到同一维度的特征空间（如 768 维），通过联合预训练使 “猫” 的文本向量与猫图像向量接近。

5. 模型对齐技术

问题：RLHF（基于人类反馈的强化学习）的核心步骤是什么？如何解决 RLHF 中的奖励模型过拟合问题？

答案：

RLHF 是实现大模型对齐人类偏好的关键技术，核心步骤包括：

1. 偏好数据收集：让人类标注员对模型生成的多个回答排序（如 A 优于 B），构建偏好数据集。

2. 奖励模型（RM）训练：训练模型预测人类偏好，输出奖励分数 R (s,a)，衡量回答质量。

3. 强化学习微调：用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法，以 RM 分数为奖励，优化模型策略，同时通过 KL 散度约束避免偏离预训练知识。

解决奖励模型过拟合的策略：

• 数据增强：通过同义改写生成多样化偏好样本，扩大训练分布。

• 奖励模型集成：训练多个 RM（如不同标注员数据训练的模型），取平均奖励减少个体偏差。

• 动态奖励阈值：在 RL 阶段随训练进度调整奖励权重，避免模型过度优化单一维度（如过度追求长度而非质量）。

6. 推理加速工程

问题：什么是投机解码（Speculative Decoding）？说明其在提升大模型推理速度中的原理及实现条件。

答案：

投机解码是通过小模型 “猜测” 候选 Token，再由大模型验证的加速技术，可将推理速度提升 2-3 倍。其原理如下：

1. 用小模型（如 7B）快速生成 k 个候选 Token 序列（投机路径）；

2. 大模型（如 70B）并行验证这 k 个 Token，若前 m 个验证通过，则直接接受并输出；

3. 若第 m+1 个验证失败，则仅接受前 m 个 Token，大模型重新生成第 m+1 个 Token。

实现条件：

• 小模型与大模型需保持分布一致性（如同一架构族，如 Llama 2 7B 与 70B），否则猜测准确率低导致验证失败率高。

• 候选长度 k 需根据小模型准确率动态调整（通常 k=4-16），k 过大会增加验证成本，k 过小则加速效果有限。

• 需支持批量 Token 验证的硬件能力（如 GPU 的 Tensor Core 并行计算），否则无法发挥并行优势。

7. 安全与伦理

问题：大模型存在哪些典型的安全风险（如幻觉、偏见、恶意利用）？如何通过技术手段缓解这些风险？

答案：

典型安全风险及缓解手段：

• 幻觉生成：模型编造未经验证的信息（如虚假历史事件）。缓解方法包括：训练时加入事实性监督信号（如对比真实文档与生成内容的差异），推理时通过检索增强生成（RAG）引入外部知识库验证。

• 偏见传播：放大训练数据中的性别 / 种族偏见（如职业关联的性别刻板印象）。缓解方法包括：构建偏见检测数据集（如 Winogender），在训练中加入去偏损失函数（如对偏见样本降低权重）。

• 恶意利用：生成有害内容（如诈骗脚本、虚假信息）。缓解方法包括：基于分类器的输入过滤（如检测恶意 prompt），输出对齐人类价值观（如用 RLHF 强化安全响应），加入水印技术追踪生成内容来源。

综合方案需结合数据清洗、模型微调、推理过滤等多环节，形成全链路安全防护。

8. 工程化部署

问题：设计一个支持高并发（10 万 QPS）的大模型 API 服务，需考虑哪些核心模块？如何解决峰值流量下的延迟问题？

答案：

核心模块包括：

• 负载均衡层：基于 Nginx 或 Kubernetes 实现请求分发，按输入长度动态路由（如长文本请求分配至专用 GPU 节点）。

• 推理引擎层：集成 TensorRT-LLM 或 vLLM 等优化框架，支持动态批处理（Dynamic Batching）和连续批处理（Continuous Batching），提升 GPU 利用率。

• 缓存层：用 Redis 缓存高频请求（如热门问题的生成结果），设置 TTL（如 1 小时）避免 stale 数据。

• 监控告警层：实时追踪 GPU 利用率、推理延迟（P99 < 500ms）、错误率，触发自动扩缩容。

峰值流量优化：

• 请求排队与优先级调度：对非紧急请求（如闲聊）排队，优先处理高优先级请求（如付费用户查询），避免系统过载。

• 弹性资源池：通过云服务商的 Spot 实例快速扩容，峰值过后释放资源降低成本。

• 模型降级策略：流量超限时自动切换至轻量模型（如 7B→13B 降级为 7B），平衡速度与质量。

通过这些设计，可在保证服务稳定性的同时，实现高并发场景下的高效响应。

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